Сохраните учебные ошибочные данные к рабочему пространству MATLAB

При использовании Neuro-Fuzzy Designer можно экспортировать начальную структуру FIS в рабочую область MATLAB® и затем сгенерировать учебные ошибочные значения ANFIS. Начиная с экспорта ошибочных профилей обучения и валидации из приложения Neuro-Fuzzy Designer не поддержан, используйте этот метод, чтобы сгенерировать такие диаграммы погрешностей.

Следующий пример показывает, как сохранить учебную ошибку, сгенерированную во время обучения ANFIS к рабочему пространству MATLAB.

  1. Загрузите свои обучающие данные (fuzex1trnData) и данные о валидации (fuzex1chkData) к рабочему пространству MATLAB.

    load fuzex1trnData.dat
load fuzex1chkData.dat

  2. Откройте приложение Neuro-Fuzzy Designer.

    neuroFuzzyDesigner

  3. Загрузите обучающие данные от рабочего пространства MATLAB в Neuro-Fuzzy Designer.

    1. В разделе Load data выберите Training.

    2. Выберите worksp.

    3. Нажмите Load Data. В Загрузке из диалогового окна рабочей области введите имя переменной fuzex1trnData.

    4. Нажать ОК. Neuro-Fuzzy Designer отображает обучающие данные в графике как набор кругов.

  4. Загрузите данные о проверке из рабочего пространства MATLAB в Neuro-Fuzzy Designer. В разделе Load data выберите Checking.

    Загрузите данные о проверке таким же образом как обучающие данные, задав имя переменной fuzex1chkData. Neuro-Fuzzy Designer отображает данные о проверке с помощью знаков "плюс", наложенных на обучающие данные.

  5. Сгенерируйте начальный FIS.

    1. В разделе Generate FIS выберите Grid partition.

    2. Нажмите Generate FIS.

    3. В диалоговом окне Add Membership Functions:

      • В разделе Input, в Number of MFs, задают количество входных функций принадлежности. Поскольку этот пример использует 4 для всех входных переменных.

      • В MF Type выберите gbellmf как входной тип функции принадлежности.

      • В разделе Output, в MF Type, выбирают linear как выходной тип функции принадлежности.

    4. Нажмите OK.

  6. Экспортируйте начальный FIS в рабочее пространство MATLAB.

    1. В Neuro-Fuzzy Designer выберите File> Export> To Workspace.

      Это действие открывает диалоговое окно, где вы задаете имя переменной MATLAB.

    2. В диалоговом окне Export To Workspace, в поле Workspace variable, вводят initfis.

    3. Нажмите OK. Приложение экспортирует структуру FIS в рабочее пространство MATLAB.

  7. Обучите FIS 40 эпохи. Вместо того, чтобы использовать один вызов anfis функционируйте, вызовите функцию в цикле с помощью 2 эпохи для каждого вызова. Этот учебный метод реплицирует учебный процесс, используемый приложением Neuro-Fuzzy Designer.

    В каждую учебную эпоху сохраните ошибки обучения и валидации.

    fis = initfis;
opt = anfisOptions('EpochNumber',2,'ValidationData',fuzex1chkData);
trainError = zeros(1,40);
checkError = zeros(1,40);
for ct = 1:40
    opt.InitialFIS = fis;
    [fis,error,~,~,chkError] = anfis(fuzex1trnData,opt);
    trainError(ct) = error(1);
    checkError(ct) = chkError(1);
end

  8. Постройте ошибки обучения и валидации по учебному процессу. Эти ошибочные значения являются среднеквадратическими ошибками в каждую учебную эпоху.

    epochNum = 1:40;
plot(epochNum,trainError,'b*',epochNum,checkError,'ro')
xlabel('Epoch Number')
ylabel('Error')
legend('Training Error','Validation Error')

    Эти ошибочные профили похожи на ошибочные профили, когда та же начальная структура FIS обучена в приложении Neuro-Fuzzy Designer.

Смотрите также

Похожие темы

Документация Fuzzy Logic Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте